CN113450438A - 基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法、装置及计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法、装置及计算机设备。所述基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法包括：按预设规则建立动作捕捉系统与虚拟人物标准骨骼系统的映射关系；获取动作捕捉系统的用户骨骼数据，基于映射关系确认虚拟人物的目标骨骼数据；获取虚拟人物的初始骨骼数据，基于初始骨骼数据和目标骨骼数据对虚拟人物的骨骼动作进行插值优化，以驱动虚拟人物的骨骼模型。通过动作捕捉系统获取得到虚拟人物的目标骨骼数据，基于虚拟人物的初始骨骼数据及目标骨骼数据进行插值优化，实现对虚拟人物的骨骼数据的优化，以消除虚拟人物的骨骼抖动，保证虚拟人物动作的流畅精准。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法、装置及计算机设备。
背景技术
随着动漫、虚拟人物等技术的不断进步，利用动作捕捉去驱动虚拟人物技术逐步发展，将虚拟人物应用于游戏角色中以成为常态。
然而在动作捕捉过程中，因为通常比较廉价的动捕设备捕捉到的光点的位置精度比较有限，在加上经常会存在相互遮挡而导致数据在短时间内大幅变化，直接输出到角色的动作上的时候，数据的大幅波动会导致角色动作的大幅波动。
基于此，很有必要对所获取的数据进行消除抖动。
发明内容
本发明提供一种基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法、装置及计算机设备，旨在优化虚拟人物的动作，消除虚拟人物的动作抖动。
为此，根据第一方面，本发明实施例公开了一种基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法，所述方法包括：
按预设规则建立动作捕捉系统与虚拟人物标准骨骼系统的映射关系；
获取动作捕捉系统的用户骨骼数据，基于映射关系确认虚拟人物的目标骨骼数据；
获取虚拟人物的初始骨骼数据，基于初始骨骼数据和目标骨骼数据对虚拟人物的骨骼动作进行插值优化，以驱动虚拟人物的骨骼模型。
优选的，所述基于初始骨骼数据和目标骨骼数据对虚拟人物动作进行插值优化，以驱动虚拟人物的骨骼模型具体包括，
获取虚拟人物的初始骨骼数据为当前姿态；
获取虚拟人物的目标骨骼数据为目标姿态；
基于动作捕捉系统的动画帧及虚拟人物的平台游戏帧确认插值系数及帧率，基于插值系数及帧率加载初始骨骼数据，获得虚拟人物的实际骨骼数据；
基于实际骨骼数据驱动虚拟人物，更新实际骨骼数据为下一目标姿态的当前姿态。
优选的，所述虚拟人物的目标骨骼数据包括：虚拟人物的根骨骼的位置及所有非根骨骼的朝向。
优选的，所述动作捕捉系统为OptiTrack光学动作捕捉系统，所述获取动作捕捉系统的用户骨骼数据包括：获取OptiTrack光学动作捕捉系统的数据，分离出用户的骨骼位置及骨骼朝向。
优选的，所述动作捕捉系统为Kinect设备动作捕捉系统。
优选的，所述获取动作捕捉系统的骨骼数据包括：
获取Kinect设备数据，分离出骨骼位置信息；
基于骨骼位置信息，通过四元数计算得到骨骼的旋转量，获得骨骼的朝向；
对骨骼位置及朝向进行坐标系转换，获得用户的骨骼位置及骨骼朝向。
另一方面，本发明还提供了一种基于动作捕捉的虚拟人物驱动装置，包括：
动作捕捉单元，用于获取动作捕捉系统的用户骨骼数据；
映射单元，用于按预设规则建立动作捕捉系统与虚拟人物标准骨骼系统的关联，通过映射关系得到虚拟人物的目标骨骼数据；
获取单元，用于获取虚拟人物的初始骨骼数据及虚拟人物的目标骨骼数据；
插值优化单元，用于通过虚拟人物的初始骨骼数据及目标骨骼进行插值优化，以得到虚拟人物的实际骨骼数据；
驱动单元，用于通过虚拟人物的实际骨骼数据驱动虚拟人物骨骼模型。
再一方面，本发明还提供了一种计算机设备，包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序实现所述的基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法。
再一方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，处理器用于执行存储介质中存储的计算机程序实现述的基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法。
本发明的有益效果在于：本发明公开的一种基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法，通过动作捕捉系统获取到用户的骨骼数据，基于映射关系得到虚拟人物的目标骨骼数据，进一步通过虚拟人物的初始骨骼数据及目标骨骼数据进行插值优化，实现对虚拟人物的骨骼数据的优化，以消除虚拟人物的骨骼抖动，保证虚拟人物动作的流畅精准。
附图说明
图1为本发明基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法的流程图；
图2为本发明基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法的结构框图；
图3为本发明Kinect动作捕捉系统骨骼示意图；
图4为Kinect设备动作捕捉系统获取用户骨骼信息的细化子流程图；
图5为图1中步骤S3的细化子流程图；
图6为本发明基于动作捕捉的虚拟人物驱动装置结构示意图；
图7为本发明实计算机设备的内部结构图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明根据下。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参考图1所示，图1是本发明基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法的流程图。在本实施例中，所述基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法步骤通过计算机软件程序来实现，该计算机软件程序以计算机程序指令的形式存储于计算机可读存储介质中，计算机可读存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘或光盘等，所述计算机程序指令能够被处理器加载并执行如下步骤S1至步骤S3。
步骤S1：按预设规则建立动作捕捉系统与虚拟人物标准骨骼系统的按预设规则的映射关系。
步骤S2:获取动作捕捉系统的用户骨骼数据，基于映射关系确认虚拟人物的目标骨骼数据；
步骤S3：获取虚拟人物的初始骨骼数据，基于初始骨骼数据和目标骨骼数据对虚拟人物的骨骼动作进行插值优化，以驱动虚拟人物的骨骼模型。
本实施例的虚拟人物驱动方法基于动作捕捉系统获取到用户的骨骼数据，基于映射关系得到虚拟人物的目标骨骼数据，通过对虚拟人物的初始骨骼数据及目标骨骼数据之间进行插值优化，实现对虚拟人物的骨骼数据的优化，以消除虚拟人物的骨骼抖动，保证虚拟人物动作的流畅精准。
具体的，随着游戏平台的发展，利用虚拟引擎平台构建虚拟人物成为常态。目前各种运动捕捉设备通常使用各自的数据格式和规范，一方面无法通用，另一方面原始数据包含很多缺陷，需要进行后续的优化处理。对应的，基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法包括：
步骤S1:按预设规则建立动作捕捉系统与虚拟人物标准骨骼系统的按预设规则的映射关系。
在本实施例中，由于不同的动作数据来源对应骨骼数据信息不同，无法直接将动作捕捉系统的用户数据直接用于驱动虚拟人物，基于此，建立虚拟人物的标准骨骼系统，其为虚拟人物骨骼的模型数据库，具有根骨骼及非根骨骼的命名及标记点，将动作捕捉系统与标准骨骼系统建立映射关系，在本实施例中所述的预设规则为动作捕捉系统中光点信息或用户骨骼信息与标准骨骼系统中根骨骼及非根骨骼信息对应关系，其并非，在此不赘述。
如图2所示，标准骨骼系统为虚拟人物骨骼的模型数据库，具有根骨骼及非根骨骼的命名及标记点。
步骤S2:获取动作捕捉系统的用户骨骼数据，基于映射关系确认虚拟人物的目标骨骼数据；
对于动作捕捉系统，通过所捕获的数据以获得用户骨骼数据，基于与虚拟人物标准骨骼系统的映射关系，转化为虚拟人物的目标骨骼数据。所述虚拟人物的目标骨骼数据包括：虚拟人物的根骨骼的位置及所有非根骨骼的朝向。
在一个实施例中，所述动作捕捉系统可以为OptiTrack光学动作捕捉系统，利用OptiTrack动作捕捉设备及设备插件可直接获取用户的骨骼数据，进而转为虚拟人物的目标骨骼数据，即虚拟人物的根骨骼位置及所有非根骨骼的朝向。
在另一个实施例中，或者，所述动作捕捉系统为Kinect设备动作捕捉系统。所述Kinect设备动作捕捉系统包括微软的深度摄像头，基于微软的深度摄像头其仅能捕获用户骨骼的光点位置，无法直接获得用户的骨骼信息，即无法直接通过捕获信息映射得到虚拟人物的目标骨骼数据。因此，结合附图3及附图4，其中附图4为Kinect设备动作捕捉系统获取用户骨骼信息的细化子流程图，对于Kinect设备动作捕捉系统获取用户骨骼信息，其包括步骤：
S21:获取Kinect设备数据，分离出骨骼位置信息；
如图3所示，图3为Kinect动作捕捉系统骨骼示意图，图中，图中每一个节点代表一个标记点，这个标记点可以被Kinect动作捕捉系统捕捉到的，所以，每一个“节点”都会对应一个被记录的“光点”。即光点位置为骨骼位置信息。
从节点00/Hips到节点01/Spine的黑色箭头，就代表一个“骨骼矢量”00/Hips被称为这个骨骼矢量的“父节点”，01/Spine被称为这个骨骼矢量的“子节点”
按顺序，父子节点所对应的“光点”序列如下：
父节点：0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13，14，15，16，17，18，19，20
子节点：1，2，3，4，4，6，7，8，8，10，11，12，12，14，15，16，16，18，19，20，20
如果父子节点序号相同，意味着骨骼矢量为一个点，其朝向可取任意值。
S22:基于骨骼位置信息，通过四元数计算得到骨骼的旋转量，获得骨骼的朝向；
基于所获取的光点位置，得到骨骼矢量，骨骼矢量＝黑色箭头的末端位置-黑色箭头的起点位置，即骨骼矢量[i]＝光点[子节点序列[i]]位置-光点[父节点序列[i]]位置。
由于骨骼矢量本身是可以绕着自己旋转的，所以仅依靠骨骼矢量自身是无法获得一个确定的空间姿态的，基于此，增加约束条件：上向量。按如下方式定义骨骼矢量的空间姿态：
forward＝骨骼矢量
sideward＝骨骼矢量叉乘上向量
upward＝骨骼矢量叉乘sideward
forward,sideward,upward代表骨骼的三个正交轴，获取四元数表示的用户骨骼的姿态。
同理，可得到更新后的用户骨骼姿态，基于四元数计算得到用户骨骼的旋转量，从而获得用户骨骼的朝向。
S23:对骨骼位置及朝向进行坐标系转换，获得用户的骨骼位置及骨骼朝向。
由于Kinect设备动作捕捉系统的动作数据的与虚拟人物平台UE4的骨骼数据的不一致性，需对骨骼位置及朝向进行坐标系的转化，从而获得用户的骨骼位置和骨骼朝向。
基于Kinect设备动作捕捉系统与虚拟人物标准骨骼系统的映射关系，将所获得的用户骨骼位置和骨骼转化为虚拟人物的根骨骼位置及所有根骨骼的朝向。
步骤S3:获取虚拟人物的初始骨骼数据，基于初始骨骼数据和目标骨骼数据对虚拟人物的骨骼动作进行插值优化，以驱动虚拟人物的骨骼模型。
在本实施例中，由于所获得虚拟人物目标骨骼数据直接输出至虚拟人物动作上，可能导致虚拟人物的角色动作大幅波动。因此需对虚拟人物的动作数据进行处理。对于动作捕捉系统，其视频动画的刷新帧率范围在每秒25～30帧(25FPS～30FPS)。动作捕捉数据获取的频率范围为每秒25～30次左右。对于虚拟人物平台UE4，在游戏引擎中，游戏的刷新率可达120FPS以上，即在游戏中每秒能刷新120次以上。基于此，利用动作捕捉系统及UE4平台的帧率差距进行插值优化。
具体的，图5是步骤S3的细化子步骤流程图，其中，所述基于初始骨骼数据和目标骨骼数据对虚拟人物动作进行插值优化，以驱动虚拟人物的骨骼模型具体包括，
S31：获取虚拟人物的初始骨骼数据为当前姿态；
S32：获取虚拟人物的目标骨骼数据为目标姿态；
S33：基于动作捕捉系统的动画帧及虚拟人物的平台游戏帧确认插值系数及帧率，基于插值系数及帧率加载初始骨骼数据，获得虚拟人物的实际骨骼数据；
S34：基于实际骨骼数据驱动虚拟人物，更新实际骨骼数据为下一目标姿态的当前姿态。
在本实施例中，获取虚拟人物的初始骨骼数据，以此初始骨骼数据的姿态为初始当前姿态，以目标骨骼数据为虚拟人物的目标姿态。基于插值系数及帧率加载循环初始骨骼数据，进而获得在目标姿态时的实际骨骼数据，以实际骨骼数据驱动虚拟人物，从而优化虚拟人物的动作抖动。
对于实际骨骼数据，其具有实际骨骼数据＝Lerp(初始骨骼数据，目标值＝骨骼数据，插值系数)，其中Lerp()函数为插值函数，其返回的是“初始骨骼数据”和“目标值”之间的某个值，它具体在哪里，与插值系数有关。
在某个实施例中，假设动作捕捉系统为每秒刷新30次，游戏引擎每秒能刷新120次，即获取到目标骨骼数据以后，在游戏引擎中都有4次显示的是同样的数据，则对应帧率为4，取插值系数a＝0.2。以虚拟人物向右移动1厘米为虚拟人物的目标姿态。则对应每秒的4个游戏帧数中，其中首个游戏帧中，其移动距离为目标骨骼数据与插值系数的乘积，为向右移动0.2厘米。则，对应下一个游戏帧数中，距离目标骨骼数据的距离为0.8厘米，乘以插值系数0.2，因此会移动0.16厘米；同理，再下一个游戏帧中，距离为0.64厘米，会移动0.128厘米，同理，下一个游戏帧中，距离目标骨骼数据的距离为0.512厘米，移动0.102厘米，获得实际目标数据。
此时，新的一个游戏帧中，获取到新的虚拟人物目标骨骼数据，此时以实际目标数据为当前姿态，与新的虚拟人物目标骨骼数据之间进行插值计算，不断驱动优化虚拟人物。循环直至没有虚拟人物目标骨骼数据，即不再有新的动作捕捉数据转化为目标骨骼数据时。
结合附图6，在本发明的实施例中，还提供了一种基于动作捕捉的虚拟人物驱动装置，包括：
动作捕捉单元401，用于获取动作捕捉系统的用户骨骼数据；
映射单元402，用于建立动作捕捉系统与虚拟人物标准骨骼系统的关联，通过映射关系得到虚拟人物的目标骨骼数据；
获取单元403，用于获取虚拟人物的初始骨骼数据及虚拟人物的目标骨骼数据；
插值优化单元404，用于通过虚拟人物的初始骨骼数据及目标骨骼进行插值优化，以得到虚拟人物的实际骨骼数据；
驱动单元405，用于通过虚拟人物的实际骨骼数据驱动虚拟人物骨骼模型。
另一方面，本发明还提供一种装置，该装置安装有系统，该系统是由一系列计算机程序指令段组成的程序。在本实施例中，所述装置包括，但不仅限于，系统、适于存储多条计算机程序指令的存储器以及执行各种计算机程序指令的处理器。所述存储器通过数据总线与处理器进行数据传输连接，并存储有所述程序。
如图7所示，在其它实施例中，所述装置是一种安装有系统的个人计算机、工作站计算机等具有数据处理功的计算机设备。所述处理器能够调用存储在所述存储器中的程序，并执行该程序完成本发明所述基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法的各项方法步骤。所述存储器可以为一种只读存储器ROM、随机存储器RAM、可擦写存储器EEPROM、快闪存储器FLASH、磁盘或光盘等计算机可读存储介质。所述处理器为一种中央处理器(CPU)、微控制器(MCU)、数据处理芯片、或者具有数据处理功能的信息处理单元。
另一方面，本发明还一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储多条计算机程序指令，所述计算机程序指令由计算机设备的处理器加载并执行本发明所述基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法的各个步骤。本领域技术人员可以理解，上述实施方式中各种方法的全部或部分步骤可以通过相关程序指令完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器、随机存储器、磁盘或光盘等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围内。
Claims (9)
1.一种基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法，其特征在于，所述方法包括：
按预设规则建立动作捕捉系统与虚拟人物标准骨骼系统的映射关系；
获取动作捕捉系统的用户骨骼数据，基于映射关系确认虚拟人物的目标骨骼数据；
获取虚拟人物的初始骨骼数据，基于初始骨骼数据和目标骨骼数据对虚拟人物的骨骼动作进行插值优化，以驱动虚拟人物的骨骼模型。
2.根据权利要求1所述的基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法，其特征在于，所述基于初始骨骼数据和目标骨骼数据对虚拟人物动作进行插值优化，以驱动虚拟人物的骨骼模型具体包括，
获取虚拟人物的初始骨骼数据为当前姿态；
获取虚拟人物的目标骨骼数据为目标姿态；
基于动作捕捉系统的动画帧及虚拟人物的平台游戏帧确认插值系数及帧率，基于插值系数及帧率加载初始骨骼数据，获得虚拟人物的实际骨骼数据；
基于实际骨骼数据驱动虚拟人物，更新实际骨骼数据为下一目标姿态的当前姿态。
3.根据权利要求2所述的基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法，其特征在于，所述虚拟人物的目标骨骼数据包括：虚拟人物的根骨骼的位置及所有非根骨骼的朝向。
4.根据权利要求3所述的基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法，其特征在于，所述动作捕捉系统为OptiTrack光学动作捕捉系统，所述获取动作捕捉系统的用户骨骼数据包括：获取OptiTrack光学动作捕捉系统的数据，分离出用户的骨骼位置及骨骼朝向。
5.根据权利要求3所述的基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法，其特征在于，所述动作捕捉系统为Kinect设备动作捕捉系统。
6.根据权利要求5所述的基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法，其特征在于，所述获取动作捕捉系统的用户骨骼数据包括：
获取Kinect设备数据，分离出骨骼位置信息；
基于骨骼位置信息，通过四元数计算得到骨骼的旋转量，获得骨骼的朝向；
对骨骼位置及朝向进行坐标系转换，获得用户的骨骼位置及骨骼朝向。
7.一种基于动作捕捉的虚拟人物驱动装置，其特征在于，包括：
动作捕捉单元，用于获取动作捕捉系统的用户骨骼数据；
映射单元，用于按预设规则建立动作捕捉系统与虚拟人物标准骨骼系统的关联，通过映射关系得到虚拟人物的目标骨骼数据；
获取单元，用于获取虚拟人物的初始骨骼数据及虚拟人物的目标骨骼数据；
插值优化单元，用于通过虚拟人物的初始骨骼数据及目标骨骼进行插值优化，以得到虚拟人物的实际骨骼数据；
驱动单元，用于通过虚拟人物的实际骨骼数据驱动虚拟人物骨骼模型。
8.一种计算机设备，其特征在于，包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序实现如权利要求1-6任意一项的所述的基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，处理器用于执行存储介质中存储的计算机程序实现如权利要求1-6任意一项所述的基于动作捕捉的虚拟人物驱动方法。
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